package com.atguigu.bigdata.spark.streaming

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.dstream.{DStream, ReceiverInputDStream}
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}

/**
  * create by undeRdoG on  2021-06-19  18:02
  * 凡心所向，素履以往，生如逆旅，一苇以航。
  */
object SparkStreaming06_Transform {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建环境
    /**
      * StreamingContext  创建时需要两个参数
      * 第一个参数环境配置
      * 第二个参数 批处理周期  duration
      **/
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("Streaming").setMaster("local[*]")
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(3))


    // 获取端口数据
    val lines: ReceiverInputDStream[String] = ssc.socketTextStream("hadoop102", 9999)

    // 1.transform 可以将底层的 RDD 获取到 再进行操作
    // 2.transform 需要周期性的进行

   val value: DStream[String] = lines.transform(rdd => rdd)

    /**
      * 由于sparkStreaming 采集器是长期执行的任务，所以不能直接关闭
      * 如果main方法执行完毕，程序也会结束
      * 因此不能让main方法执行完毕
      **/

    // 启动采集器
    ssc.start()

    // 等待采集器关闭
    ssc.awaitTermination()

  }

}
